Al igual que en el desarrollo de software anterior a DevOps, las organizaciones de data science siguen gastando una gran cantidad de tiempo y de recursos al pasar del desarrollo a la producción de los proyectos. Tanto el control de la versión del modelo como la compartición del código es manual y existe una falta de estandarización en las herramientas y en los marcos, que provoca que sea tedioso y conlleve mucho tiempo producir los modelos de aprendizaje automático. HPE Ezmeral Machine Learning Ops (HPE Ezmeral ML Ops) amplía las capacidades de HPE Ezmeral Runtime Enterprise y proporciona agilidad similar a DevOps en el aprendizaje automático para empresas. Las empresas pueden implementar los procesos DevOps para estandarizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático gracias a HPE Ezmeral ML Ops. HPE Ezmeral ML Ops proporciona a los equipos de ciencias de la información una plataforma para sus necesidades globales con la flexibilidad de ejecutar las cargas de trabajo locales de aprendizaje automático o de aprendizaje profundo (DL) en múltiples nubes públicas o en un modelo híbrido, además de responder a las necesidades dinámicas de negocio en una amplia gama de casos de uso.
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Gestiona y aprovisiona la infraestructura a través de una intuitiva interfaz gráfica de usuario.
Entornos de aprovisionamiento de datos, de pruebas o de producción en cuestión de minutos, en lugar de días.
Incorpora nuevos científicos de datos de forma rápida con los lenguajes y herramientas de su elección sin crear entornos de desarrollo aislados.
Los científicos de datos dedican el tiempo a desarrollar modelos y analizar resultados en lugar de esperar a que se completen los trabajos de formación.
HPE Ezmeral Runtime Enterprise te ayuda a garantizar que se pierde la precisión ni se degrada el rendimiento en entornos multiinquilino.
Aumenta la colaboración y la capacidad de reproducción con códigos, proyectos y modelos de repositorios compartidos.
Seguridad de nivel empresarial y controles de acceso en computación y en datos.
El seguimiento de los antecedentes proporciona un modelo de gobernanza y verificable para el cumplimiento normativo.
La integración con software de terceros proporciona interpretabilidad.
Una alta disponibilidad en las implementaciones garantiza que las aplicaciones cruciales no fallen.
Implementación local, en la nube o en un modelo híbrido para adaptarse a tus necesidades de negocio.
Escalado automático de clústeres para cumplir los requisitos de las cargas de trabajo dinámicas.
Kubernetes ® es una marca comercial registrada de Linux Foundation en Estados Unidos y en otros países, y utilizada de conformidad a una licencia de Linux Foundation. LINUX FOUNDATION y YOCTO PROJECT son marcas comerciales registradas de Linux Foundation.
* Los precios pueden variar según el distribuidor local.
